python

Question

我正从一个有数据的大文件中读取。我想在Python中绘制数据的PDF。

这是我的代码中与问题相关的部分（我知道它没有用，但我无法上传文件，因为它们非常庞大）。

ax_1 = pl.subplot(2,2,3)
y = norm.pdf(bins, Nat_Coronary_Mean, Nat_Coronary_std)
l = pl.plot(bins, y, 'r-', linewidth=2.5)
x_ticks_1 = np.arange(-13.*Nat_Coronary_std, 13.*Nat_Coronary_std, Nat_Coronary_std)                                  
x_labels_1 = [r"${} \sigma$".format(i) for i in range(-13,10)]                       
ax_1.set_xticks(x_ticks_1)                                                           
ax_1.set_xticklabels(x_labels_1)  
pl.title('Nat Cor Tau PDF: Mean '+str(Nat_Coronary_Mean)+' and sigma '+str(Nat_Coronary_std)+'',fontsize=11)

norm.pdf是否意味着它正在将分布转换为高斯分布？或者是否正常化数据？ （我知道PDF曲线下面积等于1）我只是为什么没有＆＃34; pdf＆＃34;单独选择以及＆＃34; norm＆＃34;是为了。

Answer 1

  

我想在得出结论之前检查整体直方图和pdf。

您可以使用pyplot绘制直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data, bins=100)
plt.show()

Answer 2

经过一些来回，我会提供这个作为原始问题的答案。这是latest scipy.stats中提供的PDF列表。您将能够生成每个这样的理论PDF。

连续分发

• alpha一个alpha连续随机变量。
• anglit an anglit continuous random variable。
• arcsine一个反正弦连续随机变量。
• beta A beta连续随机变量。
• betaprime A beta prime连续随机变量。
• 布拉德福德布拉德福德连续随机变量。
• burr Burr连续随机变量。
• 柯西柯西连续随机变量。
• chi A chi连续随机变量。
• chi2卡方连续随机变量。
• 余弦余弦连续随机变量。
• dgamma双伽玛连续随机变量。
• dweibull双Weibull连续随机变量。
• erlang一个Erlang连续随机变量。
• expon指数连续随机变量。
• exponnorm指数修正的正常连续随机变量。
• exponweib指数威布尔连续随机变量。
• exponpow指数幂连续随机变量。
• f F连续随机变量。
• fatiguelife疲劳寿命（Birnbaum-Saunders）连续随机变量。
• fisk一个Fisk连续随机变量。
• foldcauchy折叠的Cauchy连续随机变量。
• foldnorm折叠的正常连续随机变量。
• frechet_r Frechet右（或Weibull最小）连续随机变量。
• frechet_l Frechet左（或Weibull最大）连续随机变量。
• genlogistic广义逻辑连续随机变量。
• gennorm广义正态连续随机变量。
• genpareto广义Pareto连续随机变量。
• genexpon一个广义指数连续随机变量。
• genextreme广义极值连续随机变量。
• gausshyper高斯超几何连续随机变量。
• gamma A gamma连续随机变量。
• gengamma广义伽马连续随机变量。
• genhalflogistic广义半逻辑连续随机变量。
• gilbrat A Gilbrat连续随机变量。
• gompertz一个Gompertz（或截断的Gumbel）连续随机变量。
• gumbel_r右倾的Gumbel连续随机变量。
• gumbel_l一个左倾的Gumbel连续随机变量。
• halfcauchy一个半Cauchy连续随机变量。
• halflogistic半逻辑连续随机变量。
• halfnorm一个半正常的连续随机变量。
• halfgennorm广义正态连续随机变量的上半部分。
• hypsecant一个双曲正割连续随机变量。
• invgamma反伽马连续随机变量。
• invgauss逆高斯连续随机变量。
• invweibull反Weibull连续随机变量。
• johnsonsb A Johnson SB连续随机变量。
• johnsonsu A Johnson SU连续随机变量。
• ksone将军Kolmogorov-Smirnov单方面测试。
• kstwobign Kolmogorov-Smirnov对大N的双边测试。
• laplace拉普拉斯连续随机变量。
• logistic一个逻辑（或Sech-square）连续随机变量。
• loggamma log gamma连续随机变量。
• loglaplace对数拉普拉斯连续随机变量。
• lognorm对数正态连续随机变量。
• lomax一个Lomax（第二类帕累托）连续随机变量。
• maxwell A Maxwell连续随机变量。
• mielke A Mielke的Beta-Kappa连续随机变量。
• nakagami Nakagami连续随机变量。
• ncx2非中心卡方连续随机变量。
• ncf非中心F分布连续随机变量。
• nct非中心学生的T连续随机变量。
• norm一个正常的连续随机变量。
• 帕累托帕累托连续随机变量。
• pearson3 Pearson III型连续随机变量。
• powerlaw一个幂函数连续随机变量。
• powerlognorm一个功率对数 - 正常连续随机变量。
• powernorm一个幂正常的连续随机变量。
• rdist一个R分布的连续随机变量。
• 倒数倒数连续随机变量。
• rayleigh瑞利连续随机变量。
• rice A Rice连续随机变量。
• recipinvgauss倒数逆高斯连续随机变量。
• 半圆形半圆形连续随机变量。
• t学生的T连续随机变量。
• triang三角形连续随机变量。
• truncexpon截断的指数连续随机变量。
• truncnorm截断的正常连续随机变量。
• tukeylambda一个Tukey-Lamdba连续随机变量。
• uniform一个统一的连续随机变量。
• vonmises A Von Mises连续随机变量。
• wald一个Wald连续随机变量。
• weibull_min一个Frechet右（或Weibull最小）连续随机变量。
• weibull_max Frechet左（或Weibull最大）连续随机变量。
• wrapcauchy一个包裹的Cauchy连续随机变量。
• 多变量分布
• multivariate_normal多元正态随机变量。
• dirichlet A Dirichlet随机变量。
• wishart一个Wishart随机变量。
• invwishart逆Wishart随机变量。

离散分布

• bernoulli A伯努利离散随机变量。
• binom二项式离散随机变量。
• boltzmann A Boltzmann（Truncated Discrete Exponential）随机变量。
• dlaplace拉普拉斯离散随机变量。
• geom几何离散随机变量。
• hypergeom超超常离散随机变量。
• logser对数（Log系列，系列）离散随机变量。
• nbinom负二项离散随机变量。
• planck普朗克离散指数随机变量。
• 泊松泊松离散随机变量。
• randint一个统一的离散随机变量。
• skellam一个Skellam离散随机变量。
• zipf Zipf离散随机变量。